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Data Scientist et langage R [ Livre] : Guide d'autoformation à l'exploitation des Big Data / Henri LAUDE

Auteur principal: Laude, Henri, 19..-...., informaticien, Auteur IdrefLangue : français.Publication : Saint-Herblain : Éditions ENI, Cop 2016, Imprimé en FranceDescription : 1 volume de 663 pages : illustré en noir et blanc, couverture illustrée en couleur ; 21 cm.ISBN : 9782409000430.Collection: Epsilon, 1960-3444Dewey : 006.312, 23Classification : Résumé : Tous les experts s'accordent à dire que 90% des usages du Big Data proviennent de l'utilisation des data sciences. L'objectif de ce livre est de proposer une formation complète et opérationnelle sur les data-sciences qui permet de délivrer des solutions via l'usage du langage R. Ainsi, l'auteur propose un parcours didactique et professionnalisant qui, sans autre pré-requis qu'un niveau Bac en mathématiques et une grande curiosité, permet aux lecteurs : - de s'intégrer à une équipe de data-scientists, - d'aborder des articles de recherche possédant une haute teneur en mathématiques, - le cas échéant de développer en langage R, y compris des algorithmes nouveaux et de beaux graphiques, - ou tout simplement de manager une équipe projet comprenant des data scientists, en étant à même de dialoguer avec eux de façon efficace. Le livre ne se cantonne pas aux algorithmes du "machine learning", il aborde divers sujets importants comme le traitement du langage naturel, les séries temporelles, la logique floue, la manipulation des images. La dynamique de l'ouvrage soutient le lecteur pas à pas dans sa découverte des data sciences, l'évolution de ses compétences théoriques et pratiques. Le praticien en exercice y découvrira également de nombreux savoir-faire à acquérir et le manager pourra surfer sur l'ouvrage après avoir lu attentivement le bestiaire des data-sciences de l'introduction, qui sans inexactitude ou vulgarisation excessive aborde le thème en faisant l'économie de mathématiques ou de formalismes dissuasifs.Sujet - Nom commun: Données massives | Exploration de données | R (logiciel)
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 Livre Livre Bibliothèque Universitaire Mohamed Sekkat
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Tous les experts s'accordent à dire que 90% des usages du Big Data proviennent de l'utilisation des data sciences. L'objectif de ce livre est de proposer une formation complète et opérationnelle sur les data-sciences qui permet de délivrer des solutions via l'usage du langage R. Ainsi, l'auteur propose un parcours didactique et professionnalisant qui, sans autre pré-requis qu'un niveau Bac en mathématiques et une grande curiosité, permet aux lecteurs : - de s'intégrer à une équipe de data-scientists, - d'aborder des articles de recherche possédant une haute teneur en mathématiques, - le cas échéant de développer en langage R, y compris des algorithmes nouveaux et de beaux graphiques, - ou tout simplement de manager une équipe projet comprenant des data scientists, en étant à même de dialoguer avec eux de façon efficace.
Le livre ne se cantonne pas aux algorithmes du "machine learning", il aborde divers sujets importants comme le traitement du langage naturel, les séries temporelles, la logique floue, la manipulation des images. La dynamique de l'ouvrage soutient le lecteur pas à pas dans sa découverte des data sciences, l'évolution de ses compétences théoriques et pratiques. Le praticien en exercice y découvrira également de nombreux savoir-faire à acquérir et le manager pourra surfer sur l'ouvrage après avoir lu attentivement le bestiaire des data-sciences de l'introduction, qui sans inexactitude ou vulgarisation excessive aborde le thème en faisant l'économie de mathématiques ou de formalismes dissuasifs

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